Labyrinth seal leakage and dynamics characteristics analysis based on Black Model

One of the important problems to be tackled in turbo machines is the leakage dynamics characteristics of labyrinth seals.In this paper we analyzed the effect of labyrinth seal structure and the change ...     

偏心率和转速对迷宫密封力和动力学参数影响分析研究

通过数值方法和商用CFD(计算流体动力学)软件对密封-转子系统进行建模和求解,研究了5种偏心率和5种转速下的计算机求解时间、流场压力分布、密封力的变化情况,并对泄漏量影响分析和迷宫密封动力学参数影响进行分析研究。研究结果表明:该方法能较好地模拟计算迷宫密封泄漏量和动力学参数,得到腔室压力随着偏心率增大而增大,密封切向力随着偏心率、转速的增大而增大,密封径向力随着偏心率、转速的增大而负向增大;通过密封长度、密封间隙、密封压差对泄漏量影响计算,三者变化率分别为6.62%,65.21%和69.97%,表明密封间隙和压差变化是影响泄漏量变化的重要影响因素;通过密封压差和密封长度对动力学参数影响分析,得出增大密封压差和密封长度不利于系统稳定、增大密封间隙会使得系统趋于稳定。     

转速数对滑动轴承动力学系数影响研究

本文建立了滑动轴承的基于短轴承非线性油膜力模型,通过转速对轴承动力学特性的影响研究,得到了偏心率、最小油膜厚度、最大油膜压力、摩擦功耗、温升、临界轴颈质量、刚度系数、阻尼系数、二维和三维油膜压力的影响因素研究;在对三维油膜压力分析时发现存转速存在在一个临界值,当转速低于这个临界值时,转速对最大油膜压力影响较大,当转速高于这个临界值时,转速对最大油膜压力影响不大。     

空冷汽轮机低压级组叶片模化设计与开发

针对空冷汽轮机低压级组叶片设计困难的问题,基于叶片模化设计技术,结合先进的计算流体动力学(CFD)技术,提出了空冷汽轮机低压级组叶片模化和改型优化设计方法.该方法主要是用于将母型低压级组叶片通过模化设计改进为与设计目标总体性能参数相近的低压级组,在此基础上,应用三维气动分析设计优化方法对低压级组进行了改型优化设计,得到了满足设计要求的空冷低压级组叶片;同时,对低压级组进行变工况分析,以保证低压级组在许用范围内具有较好的变工况性能.该方法将多种先进技术相结合,缩短了开发周期,降低了开发成本.研究结果表明,采用该方法开发的低压级组能够很好地继承母型低压级组的优良特性,保证了叶片的安全性和可靠性,具有良好的气动性能和适用范围.     

迷宫密封结构与动力学参数影响因素

针对迷宫密封-转子系统的特点,建立密封-转子系统动力学模型,分析转速、入口预旋比、密封间隙、压差等重要密封参数对密封动力学特性系数的影响.对三维模型的流体动力学(CFD)进行分析,总结出密封结构和压差对泄漏量的变化规律,并通过与实验的对比分析验证了本方法的正确性.研究结果表明:减小密封入口预旋速度,适当增大密封间隙,可以减小引起不稳定的交叉刚度系数,提高稳定性.齿宽存在一个临界值(1.04 mm),高于这个临界值时,随着齿宽变大泄漏量变大;低于这个临界值时,随着齿宽变大泄漏量变小.在相同转速下,随着密封间隙的增大泄漏量增大,压差增大泄漏量增大,腔深增大泄漏量减小.     

Curve veering in the eigenvalue problem of rotor-bearing systems

When the eigenvalues approach each other as system parameters vary, they often cross (curve cross) or abruptly veering (curve verring). An important characteristic of the curve veering in the eigenvalue problem is that the mode shapes associated with eigenvalues before veering are abruptly change during veering in a rapid but continuous way. In this paper, the existence of the curve veering in the eigenvalue problem of general rotor-bearing systems including the effects of rotary inertia and gyroscopic moments is verified by modal analysis and perturbation technique. The criteria of the curve veering are derived as bearing stiffness and rotational speed vary. The abrupt but continuous changes of mode shapes during veering are also illustrated.     

Pseudo-fuzzy discrete-event simulation for on-line production control

In this paper we propose an alternative use of commercial object-oriented discrete-event simulators. We attempt to bridge the intrinsic inaccuracy of simulators in modelling real systems affected by fuzziness. The strategy adopted, called pseudo-fuzzy discrete event simulation, models fuzziness through a set of several classic simulation runs to trace an output fuzzy performance function. The idea behind the approach proposed is to use the simulator as a fuzzy operator, which embeds some stochastic functions.A benchmark industrial setting has been used to build a reference simulation model and perform evaluations of the simulation strategy proposed for a specific working case.     

轴流排汽缸气动性能数值研究与改型优化

为减小轴流排汽缸内部损失,提高排汽缸的气动性能,以杭州汽轮机股份有限公司新开发的轴流排汽缸为研究对象,考虑末级动叶出口径向速度不均匀性对排汽缸的影响,联合末两级整圈低压级组和排缸进行了数值计算。分析了轴流排汽缸内部流动特点,并根据流场对其进行了改型优化。计算结果表明,轴流排汽缸与低压级叶片之间存在相互作用,排汽缸后部出现两个旋流方向相反的涡,并随着气流向下游扩展;通过对轴流排汽缸结构改型,静压恢复系数提高了40.7%,总压损失系数减少了31.4%。通过优化通油管道的截面形状,使静压恢复系数提高了0.13%,总压损失系数减少了2.2%,改善了排汽缸内部流动,显著提高了轴流排汽缸的气动性能。     

基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先采用小波变换方法构造不同状态下振动信号的时频图,然后使用DCAE对时频图进行图像去噪,最后利用CNN对去噪后的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的滚动轴承故障数据开展诊断实验,并与CNN、堆叠降噪自编码器(Stacked Denoise AutoEncoder,SDAE)两种深度学习方法进行对比,结果表明,该方法在高噪声环境下具有更高的故障识别率。